Matplotlib: Modulo Pylab

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1 Matplotlib

2 Indice Modulo Pylab Introduzione a Pylab Comandi di base Figure Plot e Subplot Axes Line2D Properties Gestione del testo Esempi: diagrammi a barre, pie plot, scatterplot, istogrammi, meshgrid, contourplot,

3 Matplotlib: Modulo Pylab Uno strumento per la grafica bidimensionale è fornito dalla libreria Matplotlib. La libreria Matplotlib è una libreria che nasce in origine per emulare in ambiente Python i comandi grafici di Matlab. Matplotlib è completamente sviluppata in Python e utilizza il modulo Numpy per la rappresentazione di grandi array. Matplotlib è divisa in tre parti: Pylab interface: set di funzioni fornite dal modulo Pylab. Matplotlib API Backend: grafici per l output su file e visuali per l output su interfaccie grafiche. La libreria Matplotlib è particolarmente indicata per il calcolo scientifico. Contiene diverse funzioni in tal senso. Inoltre è possibile utilizzare la sintassi LaTex per aggiungere formule sui grafici.

4 Matplolib: Modulo Pylab Matplotlib tries to make easy things easy and hard things possible Matplotlib è stata introdotta per emulare la grafica di MATLAB. Quali sono I vantaggi nell utilizzare matplotlib? John Hunting Usa Python: MATLAB manca di molte proprietà necessarie a renderlo un linguaggio general purpose E opensource E cross-platform: lavora su Linux,Windows, Mac OS e Sun Solaris E customizzabile ed estendibile Ottima resa grafica Possibilità di generare postscript per includere in grafici in documenti TeX Embeddable in una GUI per lo sviluppo di applicazioni Sintassi semplice e leggibile

5 Introduzione a Pylab L interfaccia Pylab costituisce il modo più semplice per lavorare con Matplotlib. Le funzioni sono molto simili all ambiente Matlab. Esempio >>>from pylab import * >>>figure() >>>show() La funzione figure() istanzia un oggetto figura. La funzione close(n) chiude la finestra n La funzione show() visualizza tutte le figure create

6 Introduzione a Pylab Le principali entità su cui lavorare sono: Figure l oggetto figure ha attributi propri (risoluzione,dimensioni,). Line2d le linee2d possiedono diverse proprimarcatori, etc. Text è possibile modificare e gestire testo (plain o math) Axis per la gestione degli assi

7 Matplotlib Matplotlib is disegnata per la programmazione object oriented. Possiamo definire oggetti per colours, lines, axes, etc. Possiamo adottare anche un approccio funzionale: i plot possono essere generati usando funzioni, in una interfaccia Matlab-like. Ci sono 2 modi per usare Matplotlib: Object-oriented way: Il modo Pythonico di lavorare con Matplotlib. Il modulo pyplot fornisce un interfaccia alla libreria matplotlib. pylab: Un modulo che unisce Matplotlib and NumPy in un ambiente simile a MATLAB = pyplot+numpy, assi, figure sono create automaticamente dalla funzione di disegno. NOTE: L approccio object-oriented è generalmente preferito per plot noninterattivi (i.e., scripting). La pylab interface è utile per lavorare interattivamente e disegnare.

8 pyplot vs pylab pylab >>>from pylab import * >>>t=arange(0,5,0.05) >>>f=2*pi*sin(2*pi*t) >>>plot(t,f) >>>grid() >>>xlabel( x ) >>>ylabel( y ) >>>title( Primo grafico ) >>>show() pylab mode: preferibile per interactive plotting

9 Matplolib API Matplotlib API L approccio OO rende tutto più esplicito e consente la customizzazione dei grafici import numpy as np import matplotlib pytplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) t=arange(0,5,0.05) f=2*pi*sin(2*pi*t) ax.plot([t,f) ax.set_title(primo grafico') ax.grid(true) ax.set_xlabel( x') ax.set_ylabel( y') fig.show() Matplotlib API: necessario per embedding in GUI

10 Matplotlib API >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> x = np.arange(0, 10, 0.1) >>> y = np.random.randn(len(x)) >>> fig = plt.figure() # instance of the fig obj >>> ax = fig.add_subplot(111) # instance of the axes obj >>> l, m = ax.plot(x, y, x, y**2) # returns a tuple of obj >>> l.set_color('blue') >>> m.set_color('red') >>> t = ax.set_title('random numbers') >>> plt.show()

11 Esempio: Primo grafico in Pylab >>>from numpy import * >>>from pylab import * >>>t=arange(0,5,0.05) >>>f=2*pi*sin(2*pi*t) >>>plot(t,f) >>>grid() >>>xlabel( x ) >>>ylabel( y ) >>>title( Primo grafico ) >>>show() Comandi di base di pylab NOTA Il grafico viene visualizzato solo alla chiamata della funzione show(). Per lavorare interattivamente è necessario impostare: mode interactive rcparams[ interactive ]=True il tipo di backend rcparams[ backend ]= TkAgg

12 Comandi di base >>>hold(true) >>>f2=sin(2*pi*t)*exp(-2*t) >>>plot(t,f2) >>>legend(( y=2*pi*sin(2*pi*x), sin(2*pi*x)*exp(-2*x) ))

13 Comandi di base In alternativa : >>>clf >>>plot(t,f,'g--o',t,f2,'r:s') >>>xlabel('x') >>>ylabel('y') >>>title('grafico 1') SUBPLOT >>>subplot(211) >>>plot(t,f) >>>xlabel( x );ylabel( y ) ; title( Grafico 1 ) >>>subplot(212) >>>plot(t,f2) >>>xlabel( x );ylabel( y ) ; title( Grafico 2 )

14 Figure E possibile gestire e creare un numero arbitrario di figure tramite il comando figure(). E possibile gestire i seguenti attributi della figure: figsize dimensione in inches facecolor colore di riempimento edgecolor colore del bordo dpi risoluzione frameon per mantenere il background grigio alla figura. Per chiudere la figura si possono usare i comandi: close(num) close(istance) close( all )

15 >>> x=arange(0,pi,0.01) >>> y=sin(x) >>> y2=cos(x) >>> figure(facecolor='g') >>> plot(x,y,label='sin(x)') >>> legend() >>> figure(figsize=[3,3]) >>> plot(x,y2,label='cos(x)') >>> legend() >>> close(1) >>> close('all') Figure

16 Il comando Plot e Subplot plot(line2d, [properties line2d]) è un comando versatile che consente di creare grafici multilinea specificando lo stile. Il comando subplot(nrows,ncol,index) Permette di creare grafici multipli su una griglia con un numero specifico di righe e di colonne. subplot(2,3,5)

17 Plot e Subplot from pylab import * x = arange (0, 2.0, 0.01) subplot(2, 1, 1) plot(x, x ** 2, 'b--') subplot(2, 1, 2) plot(x, cos(2*pi*x), 'r.') subplots_adjust(hspace = 0.5) show()

18 Axes L oggetto axes() permette la gestione degli assi e si comporta in maniera simile a subplot. axes() equivale a subplot(111) axes([left,bottom, width, height]) posiziona e dimensiona il grafico secondo la lista di parametri passati come argomento. Alcuni metodi axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) grid() xticks(location,label) legend([list_lines],[list_label], loc, [text_prop])

19 Axes x = numpy.random.randn(1000) y = numpy.random.randn(1000) axscatter = axes([0.1,0.1,0.65,0.65]) axhistx = axes([0.1,0.77,0.65,0.2]) axhisty = axes([0.77,0.1,0.2,0.65]) axscatter.scatter(x, y) draw() binwidth = 0.25 xymax = max( [max(fabs(x)), max(fabs(y))] ) lim = ( int(xymax/binwidth) + 1) * binwidth bins = arange(-lim, lim + binwidth, binwidth) axhistx.hist(x, bins=bins) draw() axhisty.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal') draw()

20 Line2D Properties L oggetto linea ha diversi attributi: è possibile modificare le dimensioni, lo stile, il colore etc. La funzione: permette di cambiare tali attributi. setp(*args, **kwargs) In alternativa è possibile modificare gli attributi tramite i metodi dell oggetto line2d. Tra gli attributi ricordiamo: color b, r, g, y, k, w, c, m linewidth float linestyle, -, - -, :,.- label stringa marker., o, D, ^, s, *, +, h markersize float markerfacecolor color

21 Setting line2d property Line2D Properties >>>x=arange(0,pi,0.1) >>>plot(x,sin(x),marker='o',color='r', markerfacecolor='b',label='sin(x)') >>>legend() Creating Multi-line plot >>> t=arange(0,5,0.05) >>> f=2*pi*sin(2*pi*t) >>> f2=sin(2*pi*t)*exp(-2*t) >>> plot(t,f,'g--o',t,f2,'r:s ) >>> hold(true) >>> f3=2*pi*sin(2*pi*t)*cos(2*pi*t) >>> plot(t,f3,'c-.d',label='f3') >>> legend(('f1','f2, f3 ))

22 Gestione del testo Pylab permette di gestire stringhe di testo all interno di grafici. xlabel (s, *args, **kwargs) ylabel (s, *args, **kwargs) title (s, *args, **kwargs) annotate(s, xy, xytext=none, xycoords='data', textcoords='data', arrowprops=none,**props) text(x, y, s, fontdict=none, **kwargs) Inoltre Pylab è in grado di inglobare espressioni matematiche in espressioni di testo utilizzando la sintassi LaTex. Per esempio la sintassi: xlabel(r $y_i=2\pi \sin(2\pi x)$ ) equivale a E necessario inoltre imporre: rcparams(text.usetex)=true

23 Text Properties L oggetto testo possiede le seguenti proprietà: Fontsize xx-small, x-small, small, medium, large, x-large, xx-large Fontstyle normal, italic, oblique Color Rotation degree, vertical, horizontal Verticalalignment top, center, bottom Horizontalalagnment left, center, right Gli attributi possono essere modificati in tre modi: Tramite keyword arguments, tramite la funzione setp, tramite i metodi dell oggetto testo: >>>xlabel( ciao, color = r, fontsize= large ) >>>l=ylabel( asse y ) >>>setp(l,rotation=45) >>>l.set_color( r ) #keyword arguments #setp() #object method

24 Text >>> x=[9,10,13,12,11,10,9,8,45,11,12,10,9, 11,10,13,9] >>> plot(x,label='myfunc') >>> legend() >>> title('mytitle') >>> ylabel('y',fontsize='medium',color='r') >>> xlabel('x',fontsize='xlarge',color='b',position=(0.3,1)) >>> text(4,20,'mytext', color='g',fontsize='medium') >>> annotate('annotate',xy=(8,45),xytext=(10, 35),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.0 5))

25 Images File Ci sono diversi modi per usare matplotlib: Lavoro interattivo tramite shell python (meglio IPython). Attraverso degli script di processamento e generazione di file di immagini. Embedding in una graphical user interface, per consentire all utente di interagire con i dati visualizzati. La visualizzazione del plot è time-consuming, specialmente per plot multipli e complessi. I plot possono essere salvati senza essere visualizzati tramite la funzione savefig() : x = arange(0,10,0.1) plot(x, x ** 2) savefig( C:/myplot.png )

26 Diagrammi a barre Come creare un diagramma a barre: Esempio: from pylab import * n_day1=[7,10,15,17,17,10,5,3,6,15,18,8] n_day2=[5,6,6,12,13,15,15,18,16,13,10,6] m=['jan','feb','mar','apr','may','jun,'jul','aug','sept','oct','nov','dec'] width=0.2 i=arange(len(n_day1)) bar(left, height) r1=bar(i, n_day1,width, color='r',linewidth=1) r2=bar(i+width,n_day2,width,color='b',linewidth=1) xticks(i+width/2,m) xlabel('month'); ylabel('rain Days'); title('comparison') legend((r1[0],r2[0]),('city1','city2'),loc=0,labelsep=0.06)

27 Torta Oppure con gli stessi dati come creare una torta: pie(x) subplot(211) pie(n_day1,labels=m, explode=[0,0,0,0.1,0.1,0,0,0,0,0,0.1,0], shadow=true) title('city1') subplot(212) pie(n_day2,labels=m, explode=[0,0,0,0,0,0,0,0.1,0.1,0,0,0], shadow=true) title('city2')

28 Meshgrid Come costruire una griglia bidimensionale? Data una griglia (xi,yi) vogliamo calcolare per ciascun punto della griglia il valore della funzione f(xi,yi) >>> x=np.arange(4) >>> y=np.arange(4) >>> def f(x,y): return x**2+y >>> x array([0, 1, 2, 3]) >>> y array([0, 1, 2, 3]) >>> f(x,y) array([ 0, 2, 6, 12]) WRONG!!

29 Meshgrid xx,yy=np.meshgrid(x,y) >>> xx array([[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]]) >>> yy array([[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]]) >>> f(xx,yy) array([[ 0, 1, 4, 9], [ 1, 2, 5, 10], [ 2, 3, 6, 11], [ 3, 4, 7, 12]]) OK!!

30 Contour plot contourf(*args, **kwargs) contour(*args,**kwargs) meshgrid(x,y) from pylab import * delta = 0.5 x = arange(-3.0, 4.001, delta) y = arange(-4.0, 3.001, delta) X, Y = meshgrid(x, y) Z1 = bivariate_normal(x, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) Z2 = bivariate_normal(x, Y, 1.5, 0.5, 1, 1) Z = (Z1 - Z2) * 10 levels = arange(-2.0, 1.601, 0.4) figure() subplot(221) imshow(z,origin='lower')

31 Contour plot subplot(222) l= contourf(z,levels,origin='lower') colorbar(l) subplot(223) l= contour(z, levels,origin='lower',linewidths=2) clabel(l,inline=1, fmt='%1.1f',fonsize=14) show()

32 Output Matplotlib supporta diversi backend grafici. Possiamo dividere la tipologia di backend in due categorie: User interface backend: per l assemblaggio in GUI. In Python esistono diverse librerie per la costruzione di interfaccie grafiche tra cui Tkinter, PyQt, pygtk che vengono supportate da matplotlib. Hardcopy backend: per la stampa su file. Vengono supportati i seguenti formati *.jpg, *png, *svg, *pdf, *rgba.